Cuando nos referimos a qué es el Big Data, conviene que empecemos por el principio. El concepto Big Data, muy extendido en los últimos años, podría traducirse como macrodatos, datos masivos e, incluso, inteligencia de datos y se utiliza para hacer referencia a las grandes cantidades de información que recopilan las empresas. Por su volumen, complejidad y velocidad de crecimiento, los datos ya no se pueden gestionar con herramientas convencionales, lo que motiva la aparición de este nuevo concepto.
Como sabrá por experiencia propia, la información es uno de los activos más importantes de cualquier empresa. Conocer cómo se comportan los usuarios y analizar la evolución de las tendencias del mercado es esencial para tomar decisiones estratégicas que permitan mejorar los resultados de negocio.
¿Por qué es importante el Big Data?
El objetivo del Big Data es encontrar modelos o tendencias repetitivas en los datos analizados. De esta forma, se pueden obtener modelos predictivos que permitan comprender mejor las expectativas de los clientes y anticiparse a ellas, lo que conduce a una toma de decisiones estratégicas inteligente.
Por tanto, la utilidad del Big Data es evidente, ya que proporciona respuestas a muchas preguntas vitales de las empresas: cómo enfocar el negocio, hacia dónde dirigirse o qué áreas necesitan mejoras. La información obtenida gracias al análisis de macrodatos permite identificar problemas y encontrar soluciones eficientes.
El conocimiento de las tendencias aporta agilidad en la toma de decisiones y ayuda a identificar nuevas oportunidades de negocio. En un entorno tan cambiante y competitivo como el actual, la velocidad y la resiliencia pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
La analítica de datos es la herramienta que proporciona a las empresas la capacidad para medir las necesidades de sus clientes y ofrecerles soluciones incluso antes de que sean conscientes de ellas.
Ejemplos de uso del Big Data en las empresas
La tecnología Big Data es útil para cualquier empresa porque permite desarrollar estrategias enfocadas a incrementar sus ventas, mejorar su reputación y desarrollar productos o servicios innovadores.
Una de las ventajas del Big Data es que recopila información estructurada no solo dentro de la página web de la empresa, sino también de terceros, como redes sociales o datos estadísticos.
Algunos ejemplos prácticos de su empleo son los siguientes:
- Estrategias de marketing digital: mediante el análisis de los patrones de conducta, es posible potenciar las ventas cruzadas en el ecommerce gracias a los anuncios personalizados o con ofertas de productos relacionados.
- Marketing de geolocalización: gracias a los smartphones y otros dispositivos con GPS integrado, las empresas tienen la oportunidad de dirigirse a sus clientes potenciales cuando se encuentran en sus proximidades. Captar su atención en el momento preciso es una gran oportunidad para generar más ventas a nivel local.
- Mejora de la seguridad: la tecnología Big Data también ayuda a detectar y prevenir posibles fraudes en transacciones online, ya sean por compras, contratación de servicios o actividades bancarias.
- Sector retail: en la actualidad, los compradores esperan que el pequeño comercio comprenda qué necesita, cuándo y cómo. Los datos de programas de fidelización de clientes y hábitos de compra son una valiosa fuente de información para predecir tendencias y lograr una mayor rentabilidad.
- Empresas turísticas: el análisis de Big Data ofrece a las empresas turísticas la capacidad de identificar posibles problemas. Anticiparse a una mala experiencia es clave en una industria tan competitiva.
Junto con la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data es una de las tendencias tecnológicas sobre las que se sustenta el proceso de transformación de las empresas actualmente. ¿Su objetivo? Obtener el máximo valor posible de la gran cantidad de datos que los usuarios generan hoy en día. Una muestra más de que las empresas no pueden estar ajenas a las tecnologías de futuro.
La datificación y el problema en el tratamiento y análisis de datos en las empresas
La datificación, esa capacidad de las empresas para producir grandes volúmenes de datos, tiene sentido si se trabaja a través de una línea coherente. De lo contrario, afrontar el almacenamiento de grandes cantidades de datos puede ser, más bien, un problema, al que hoy en día se enfrentan muchas compañías.
Según la plataforma de análisis de datos Shapelets, algunos de los principales escollos que encuentran los científicos de datos al tratar de recopilar e interpretar los datos almacenados por parte de las empresas son los siguientes:
- Datos duplicados. El hecho de no contar con una base de datos unificada y de que cada departamento cuente, por ejemplo, con sus propias bases de datos ahonda en un problema como la reducción de la capacidad de almacenamiento de datos, así como en la propia calidad de los datos.
- Datos de poca calidad. La mala calidad de los datos reduce sustancialmente su potencial inicial. Deben ser precisos, consistentes, conformes, singulares e íntegros.
- Silos independientes. Relacionado con el primer punto, cuando distintos departamentos conectados entre sí trabajan sus datos de forma independiente, se genera una ineficiencia en su aprovechamiento.
- Cantidad ingente de datos. Si bien es cierto que un buen uso de la tecnología puede ayudar a su tratamiento y análisis, muchas empresas se afanan en recopilar una gran cantidad de datos que, en muchos casos, ni siquiera es necesaria para su negocio o que no son capaces de analizar posteriormente.
- Coherencia y transparencia de datos. Es necesario que el análisis de los datos tenga una línea coherente con los objetivos empresariales. En muchos casos no se tiene en cuenta la dirección del negocio a la hora de interpretar los datos. Los criterios de selección y limpieza de datos deben ir en sintonía con ella para sacarles un mayor provecho. La transparencia es otro problema relacionado, al generar continuos problemas para empleados a la hora de tratar determinados datos.
Qué es Big Data Analytics y qué aplicación tiene para las empresas
Asociado al de Big Data encontramos otro concepto como el de Big Data Analytics. Este término hace referencia a la tecnología que sirve para convertir todos esos datos estructurados y no estructurados en información útil para la toma de decisiones. Esta tecnología, capaz de cruzar cantidades ingentes de datos permite, entre otros, extraer tendencias de un mercado determinado o del comportamiento de los consumidores.
Para hacernos una idea de su complejidad, cuando se hace referencia a dos tipos de datos, los estructurados y los no estructurados, encontramos entre los primeros ejemplos como hojas de cálculo categorizadas debidamente, de manera que se pueda trabajar con ellas fácilmente. Entre los segundos, podemos encontrar ejemplos como publicaciones en redes sociales, archivos de audio o video, de difícil almacenamiento en bases de datos convencionales. Estos suelen almacenarse comúnmente en los conocidos como data lakes, almacenes de datos y bases de datos NoSQL.
Los data lakes son repositorios de datos en bruto donde estos son mantenidos hasta que sea necesario. Es decir, los datos se mantienen en estos espacios de almacenamiento de forma natural, sin procesar, al contrario de lo que ocurre, por ejemplo, en un data warehouse jerárquico, donde dichos datos son almacenados en ficheros o carpetas.
Ventajas de Big Data Analytics para empresas
Esta tecnología, sobre la teoría, parece ser muy útil para empresas, pero realmente, en qué pueden traducirse su aplicación. Estas son algunas de sus principales ventajas:
- El Big Data Analytics le permitirá establecer objetivos realistas gracias a datos históricos y tendencias en el propio mercado.
- Aumentar la fidelidad de los clientes de un negocio es clave para establecer estrategias de crecimiento. Big Data Analytics ayuda en esa labor de fidelización al proveer a las empresas de datos acerca del comportamiento de sus clientes.
- A su vez, también será posible mejorar en las estrategias de captación de nuevos clientes. El análisis de los datos le permitirá conocer las necesidades futuras de los clientes y potenciales clientes o hacer segmentaciones que le permitan conocerlos aún mejor.
- Hacer más eficientes los procesos internos de la organización. Así como puede ser útil para la retención de clientes, también puede servir para medir la eficiencia de determinados de procesos, manejar el control financiero de una compañía, procesos de abastecimiento, de producción, etc. Esto permitirá tomar decisiones en consecuencia.
- Mejorar en el ámbito de la gestión de riesgos. Big Data Analytics permite también identificar los riesgos de una organización, sean del tipo que sean, y prever el impacto que pueden tener en la empresa.
Como puede comprobar, un buen uso de las analíticas de Big Data le permitirá llevar su negocio al siguiente nivel de rentabilidad, tomando las decisiones acertadas en el momento idóneo para hacerlo.
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